Geri Dön

Ölçüm hatalı modellerde parametre tahmini

Parameter estimation in measurement error models

  1. Tez No: 609848
  2. Yazar: CANER İNCEKAŞ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. GÜLESEN ÜSTÜNDAĞ ŞİRAY
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Ölçüm hatalı model, Tanımlanabilirlik, Güvenilirlik matrisi, Araç değişken yöntemi, Liu tahmin yaklaşımı, Measurement error model, Identifiability, Reliability matrix, Instrumental variables technique, Liu estimation approach
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Çukurova Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 130

Özet

Regresyon modelinde bağımsız değişkenin hatasız ölçüldüğü varsayılır. Bu varsayım sağlanmadığında veri ölçüm hataları ile bozulur. Veri analizinde, ölçüm hataları çok sık görülür. Veride ölçüm hatalarının varlığında klasik istatistiksel yöntemlerin geçerliliği düşme eğilimine girer ve parametrelerin en küçük kareler tahmin edicileri yanlı ve tutarsız hale gelir. Parametrelerin tutarlı tahmin edicilerini bulmak için ölçüm hatalarının bilinen kovaryans matrisi ve bilinen güvenilirlik matrisi gibi bazı ilave bilgiler gereklidir. Bu çalışmada, değişkenlerde ölçüm hatası olması durumunda, ölçüm hatasını en aza indirebilecek alternatif parametre tahmin yöntemleri ve veride çoklu iç ilişki olması durumunda ölçüm hatalı modellere bazı yanlı parametre tahmin yaklaşımları incelenecektir. Ayrıca, bu tahmin ediciler teorik ve sayısal örnekler ile değerlendirilecektir.

Özet (Çeviri)

In the regression model, it is assumed that the independent variable is measured without error. If this assumption is not provided, the data is corrupted by measurement errors. In data analysis, measurement errors are very common. In the presence of measurement errors in the data, the validity of classical statistical methods tends to fall, and the least squares estimators of the parameters become biased and inconsistent. In order to find consistent estimator of parameters, some additional information is required, such as the known covariance matrix of the measurement errors and the known reliability matrix. In this study, alternative parameter estimation methods in case of measurement errors in variables are considered. Moreover, some biased parameter estimation approaches to the measurement error models in case of multicollinearity in data are examined. Also, these estimators are evaluated with theoretical and numerical examples.

Benzer Tezler

  1. Lineer olmayan ölçüm hatalı modellerde eğrilik ölçümleri

    Curvature measures of nonlinear errors in variables

    PAKİZE TAYLAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1999

    MatematikDicle Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. MÜJGAN TEZ

  2. Quantitative analysis of aircraft aerodynamic derivatives using the least squares method in a six degrees of freedom flight simulation environment

    Uçak aerodinamik türevlerinin altı serbestlik dereceli uçuş benzetim ortamında en küçük kareler yöntemi ile kantitatif analizi

    FURKAN ALTINIŞIK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Havacılık ve Uzay Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HAYRİ ACAR

  3. Mathematical modeling of NOx and soot emissions for diesel engines

    Dizel motorlarda NOx ve is emisyonlarının matematiksel modellenmesi

    RÜŞTÜ TAYLAN YARAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CEM SORUŞBAY

  4. Ölçüm hatalarının doğrusal modellerdeki çoklu bağlantı sorununa etkisi

    The effect of measurement errors on multicollinearity problem in linear models

    ŞAHİKA GÖKMEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    EkonometriGazi Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SERDAR KILIÇKAPLAN

  5. Ölçüm hatalı değişkenli yarı parametrik regresyon modelleri

    Semiparametric regression models with errors in variables

    SEÇİL TOPRAK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    İstatistikDicle Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HASAN İLHAN TUTALAR

    PROF. DR. MÜJGAN TEZ